FCOS Training

python -m torch.distributed.launch \
--nproc_per_node=1  \
--master_port=$((RANDOM + 10000))  \
/home/hy/Github/FCOS-master/tools/train_net.py  \
--config-file /home/hy/Github/FCOS-master/configs/fcos/fcos_imprv_R_50_FPN_1x.yaml  \
DATALOADER.NUM_WORKERS 2   \
OUTPUT_DIR /home/hy/Github/FCOS-master/Traning_dir/fcos_imprv_R_50_FPN_1x

torch.distributed.launch #Pytorch 分布式训练
参考1
参考2
--nproc_per_node=1 #使用Nvidia V100 GPUs 的数量
--config-file #指定训练配置的yaml文件
DATALOADER.NUM_WORKERS 1#数据提取进程数
OUTPUT_DIR #模型输出地址
SOLVER.IMS_PER_BATCH 1 && TEST.IMS_PER_BATCH 8\#指定训练和测试时使用的batch_size
参考

FCOS论文笔记1
论文笔记(FCOS)-2019-FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection
FCOS算法详解
FCOS算法的原理与实现